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Introduction to Econometrics, 3e (Stock)
Chapter 11 Regression with a Binary Dependent Variable
11.1 Multiple Choice
1) The binary dependent variable model is an example of a
A) regression model, which has as a regressor, among others, a binary variable.
B) model that cannot be estimated by OLS.
C) limited dependent variable model.
D) model where the left-hand variable is measured in base 2.
Answer: C
2) (Requires Appendix material) The following are examples of limited dependent variables, with the exception of
A) binary dependent variable.
B) log-log specification.
C) truncated regression model.
D) discrete choice model.
Answer: B
3) In the binary dependent variable model, a predicted value of 0.6 means that
A) the most likely value the dependent variable will take on is 60 percent.
B) given the values for the explanatory variables, there is a 60 percent probability that the dependent variable will equal one.
C) the model makes little sense, since the dependent variable can only be 0 or 1.
D) given the values for the explanatory variables, there is a 40 percent probability that the dependent variable will equal one.
Answer: B
4) E(Y X1, ..., Xk) = Pr(Y = 1 X1,..., Xk) means that
A) for a binary variable model, the predicted value from the population regression is the probability that Y=1, given X.
B) dividing Y by the Xs is the same as the probability of Y being the inverse of the sum of the Xs.
C) the exponential of Y is the same as the probability of Y happening.
D) you are pretty certain that Y takes on a value of 1 given the Xs.
Answer: A
5) The linear probability model is
A) the application of the multiple regression model with a continuous left-hand side variable and a binary variable as at least one of the regressors.
B) an example of probit estimation.
C) another word for logit estimation.
D) the application of the linear multiple regression model to a binary dependent variable.
Answer: D
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